下方↓公众号后台回复“SSPD”，即可获得论文电子资源。 SSPD IntroductionII. RELATED WORKIII. GENERATING PSEUDO-LABELSIV. PERSON DETECTION WITH PSEUDO-LABELS 现有的问题： only a few annotated datasets are available for tra

论文相关内容 本文中解决多标记问题的方法： 标签排名（序）研究的问题是学习从示例例到预先定义的标签集的排名的映射。迄今为止，标签排名的现有方法隐式地在一个基础(实用)尺度上运行，而这个尺度并没有被校准，因为它没有一个自然的“零点”。我们的扩展提出了一种概念上新颖的技术，用于通过成对比较方法将通常的学习扩展到多标记场景，这种设置以前不适合成对分解技术。这种方法的关键思想是引入一种人工校准标签，在

用于检测分布外样本的置信度校正分类器的训练 原文：https://arxiv.org/pdf/1711.09325.pdf 摘要 在许多实际的机器学习应用中，检测测试样本是来自于分布内（即，由分类器训练的分布）还是来自分布外与它有很大不同的问题出现了。然而，最先进的深度神经网络在其预测中高度自信，即不区分内部和外部分布。近年来，为了解决这一问题，人们提出了几种基于阈值的检测器。然而，由于以往的工作

原文地址：Calibrated Recommendations 1 简介 推荐系统在许多不同的应用程序域中提供个性化的用户体验，包括在线购物，社交网络和音乐/视频流。 在本文中，我们揭示针对准确性（例如，排序指标）进行训练的推荐系统可以轻松生成关注用户主要兴趣领域的推荐项目列表，而用户的次要兴趣领域却往往未被充分利用甚至消失。随着时间的推移，这种不平衡的推荐可能会逐渐缩小用户的兴趣范围。此问

主要参考论文：论文1《Calibrated Recommendations》、论文2《Crank up the volume: preference bias amplification in collaborative recommendation》 推荐系统中的偏好放大现象（preference bias amplification） 你是否有过这样的经历：某天在淘宝搜索了一样东西后，接下

《Improving Convolutional Networks with Self-calibrated Convolutions》是2020年CVPR的论文，作者来自于南开大学程明明团队。最近各种卷积注意力组合的模块工作层出不穷，性能涨点明显，包括之前的Res2Net、李沐团队的ResNeSt，应该是近期的热点方向。 论文地址:http://mftp.mmcheng.net/Papers/

论文：http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf 代码：https://github.com/MCG-NKU/SCNet 《Improving Convolutional Networks with Self-calibrated Convolutions》 CVPR2020 南开大学程明明团队（将多尺度引入Resnet中的Res2Net）

Liang Xie, Yuhua Xu, Xiaohu Zhang, Wei Bao, Chenpeng Tong, Boxin Shi. A self-calibrated photo-geometric depth camera. The Visual Computer. 2018. [pdf] 与基于三角测量原理的立体视觉相比，光度立体方法在恢复目标表面细节方面具有显著优势。在本文中，

原文： I am trying to add a calibrated slider to this figure. its a figure frame with a 3d surf plot in it. Now as you can see I managed to create a slider with the "uicontrol" command but i can not ca

在2020 cvpr 上面我又看到一篇挺好的文章，这里分享给大家。这个文章是Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions。这是一个即插即用的一个模块，挺好的。这个模块主要是用来增大网络的感受野的。另外这个模块也可以不需要增加太多的参数就可以获得这个效果。整体还是比较有效的。 整篇 论文 的核心大概就是这幅